Ứng dụng công nghệ IoT và dữ liệu lớn trong quản lý rác thải đô thị
Công nghệ IoT và dữ liệu lớn đang mở ra giải pháp quản lý rác thải đô thị hiện đại, giúp giám sát, tối ưu hóa thu gom, giảm chi phí, hạn chế ô nhiễm và góp phần xây dựng thành phố thông minh, phát triển bền vững.
Quản lý rác thải đô thị luôn là bài toán nan giải: tốc độ đô thị hóa nhanh, dân số gia tăng và lượng rác ngày càng nhiều khiến hệ thống truyền thống không thể đáp ứng hiệu quả. Trong bối cảnh đó, công nghệ Internet Vạn Vật (IoT) cùng phân tích dữ liệu lớn (Big Data) được xem là chìa khóa để chuyển đổi quản lý rác theo hướng thông minh, hiệu quả và thân thiện với môi trường.
Sử dụng AI trong quản lý rác thải giúp giải quyết nhiều thách thức về môi trường và kinh tế - Ảnh: Báo Công Lý
Bằng việc trang bị cảm biến IoT tại thùng rác, bãi tập kết và xe thu gom, dữ liệu như mức chứa, vị trí, nhiệt độ và tình trạng được gửi về trung tâm điều hành theo thời gian thực. Khi tích hợp Big Data, hệ thống phân tích sẽ dự báo xu hướng phát sinh rác theo khu vực và thời điểm, từ đó tự động đề xuất lịch trình điều phối, tối ưu hóa lộ trình, tiết kiệm nhiên liệu và nhân lực.
Trên thế giới, nhiều mô hình đã chứng minh hiệu quả: Singapore dùng thùng rác thông minh tự báo khi đầy; Hàn Quốc áp dụng thẻ từ để tính phí theo lượng rác hộ phát sinh; nhiều thành phố châu Âu giảm đến 30% chi phí thu gom nhờ Big Data. Thị trường quản lý rác đô thị thông minh toàn cầu dự báo tăng từ 2,73 tỉ USD (2024) lên 3,17 tỉ USD (2025), và có thể đạt gần 14 tỉ USD vào năm 2035.
Tại Việt Nam, lượng rác phát sinh mỗi ngày là rất lớn: TP.HCM hơn 13.000 tấn, Hà Nội khoảng 7.500 tấn. Hệ thống thu gom theo cố định dễ gây ùn ứ, nhất là mùa mưa và các lễ hội. Tuy vậy, nhiều thành phố đã bắt đầu thử nghiệm thí điểm: Đà Nẵng áp dụng mô hình thùng rác thông minh tích hợp AI và IoT, tự động phân loại rác và gửi cảnh báo khi đầy; TP.HCM triển khai dữ liệu lớn để dự báo và điều phối thu gom hiệu quả hơn.
Phát biểu tại Tọa đàm “Thực hiện Nghị quyết của Quốc hội trong việc thu gom, xử lý chất thải rắn sinh hoạt đô thị” do Tổng cục Môi trường tổ chức, ông Nguyễn Thượng Hiền, Phó Tổng cục trưởng Tổng cục Môi trường (Bộ TN-MT) cho rằng: “Phương thức quản lý từ phát sinh đến thu gom hiện còn nhiều bất cập, hạ tầng chưa theo kịp tốc độ tăng rác thải. Muốn ứng dụng IoT và dữ liệu lớn hiệu quả, cần thí điểm từng bước, đồng thời xây dựng khung pháp lý và cơ chế hỗ trợ doanh nghiệp đầu tư công nghệ”.
TS. Hán Minh Cường, chuyên gia về hạ tầng xanh đô thị, nhận định: “Công nghệ IoT và AI sẽ là ‘át chủ bài’ của các đô thị thông minh. Tuy nhiên, để triển khai rộng, cần có chính sách ưu đãi về thuế, đất đai, cùng với đào tạo nhân lực quản lý dữ liệu. Quan trọng nhất là nâng cao ý thức phân loại rác tại nguồn của người dân, nếu không thì mọi công nghệ đều khó phát huy tối đa hiệu quả”.
Tại Việt Nam, lượng rác phát sinh mỗi ngày là rất lớn: TP.HCM hơn 13.000 tấn, Hà Nội khoảng 7.500 tấn
Thực tế, TP.HCM đã đặt mục tiêu đến năm 2030, 90% rác sinh hoạt sẽ được xử lý bằng công nghệ tiên tiến như đốt, tái chế hoặc compost, từng bước giảm dần chôn lấp. Thành phố cũng đang nghiên cứu triển khai mạng lưới thùng rác cảm biến kết nối trung tâm điều hành đô thị thông minh. Hà Nội thì đưa vào sử dụng hàng loạt thiết bị hiện đại như xe quét rửa điện, thùng nén ép rác di động và hệ thống giám sát tự động. Chủ tịch UBND TP Hà Nội Trần Sỹ Thanh khẳng định: “Ứng dụng khoa học – công nghệ trong công tác vệ sinh môi trường không chỉ là xu thế, mà còn là ưu tiên chiến lược của thành phố”.
Lợi ích lớn nhất của IoT và Big Data nằm ở khả năng tối ưu và dự báo. Thay vì di chuyển theo lịch cố định, xe thu gom có thể thay đổi linh hoạt theo dữ liệu thực tế, tiết kiệm thời gian và chi phí. Giám sát từ xa giúp phát hiện sớm sự cố và ngăn ngừa ô nhiễm thứ cấp. Đồng thời, dữ liệu thu thập là nền tảng cho hoạch định chính sách, chiến lược giảm thiểu và tái chế phù hợp với từng địa phương.
Tuy nhiên, thách thức tại Việt Nam vẫn còn nhiều. Chi phí đầu tư cảm biến, hạ tầng mạng và trung tâm dữ liệu là rào cản lớn. Năng lực phân tích dữ liệu của nhiều đơn vị quản lý còn hạn chế. Vấn đề bảo mật và tính đồng bộ giữa các khâu thu gom, xử lý còn yếu. Ngoài ra, cần nguồn nhân lực được đào tạo sâu về công nghệ và tăng cường ý thức phân loại rác tại nguồn trong cộng đồng.
Trong xu hướng xây dựng đô thị thông minh, IoT và Big Data không chỉ là lựa chọn mà ngày càng trở thành yêu cầu thiết yếu. Nếu triển khai rộng, công nghệ này sẽ giúp giảm gánh nặng ngân sách, cải thiện môi trường sống và đẩy mạnh kinh tế tuần hoàn. Tuy nhiên, để từ mô hình thí điểm tiến đến hiện thực, cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa chính quyền, doanh nghiệp và người dân.
